Knowledge-grounded incident diagnosis (RAG)
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Knowledge-grounded incident diagnosis (RAG)
UPTech propose, au sein de son UPTech AIOps Lab, consacré à l’IA pour les opérations IT, un stage de fin d’études à Tunis, en Tunisie, portant sur le diagnostic d’incidents fondé sur la base de connaissances (RAG) (référence REF-AIOPS01).
- Date limite 25 novembre 2026 Encore 13 jours
- PFE
- Niveau ouvert
- Hybride
- Tunis, Tunisie
- 3–6 mois
- Publié le 11 novembre 2026
Le sujet
UPTech propose, au sein de son UPTech AIOps Lab, consacré à l’IA pour les opérations IT, un stage de fin d’études à Tunis, en Tunisie, portant sur le diagnostic d’incidents fondé sur la base de connaissances (RAG) (référence REF-AIOPS01). Comme tous les projets du programme, celui-ci est destiné à être mis en production et évalué sur un usage réel.
Profil recherché
- Étudiant en projet de fin d’études, prêt à s’engager pleinement sur son projet dès le premier jour
- Priorité à la documentation : ce qui compte, c’est ce qui est écrit
- Rapport rédigé en LaTeX dès la première semaine, enrichi sprint après sprint
- Peu d’outils, mais un processus suivi jusqu’au bout
- Réflexe de poser des questions pour ne jamais rester bloqué
- Honnêteté et clarté sur ce que vous savez et sur votre usage de l’IA
Conditions du stage
- Date limite de candidature : 25 novembre 2026
- Durée : 3 à 6 mois
- Début : février 2027
- Lieu : Tunis, Tunisie
- Mode de travail : hybride, en télétravail et au bureau quand le projet le nécessite
- Gratification : stage non rémunéré, avec un possible bonus de fin de stage (formation, certification ou abonnement)
- Avantages : programme de mentorat premium fréquent, projet mis en production et mesuré sur un usage réel, accès à la bibliothèque UPTech et au lab auto-hébergé, projets ouverts à l’IA avec un onboarding IA en semaine 1
- Déroulement : charte signée en semaines 1 et 2 (périmètre et Definition of Done), première version en production en semaine 4, pilote avec de vrais utilisateurs en semaine 8, mise en production en semaine 12, mesure et passation en semaines 13 à 17, en 8 sprints de deux semaines
- Candidature : uniquement via le formulaire en ligne, en choisissant un seul projet (code REF) ; les candidatures envoyées par email ou LinkedIn ne sont pas prises en compte
- Sélection : courte mission envoyée par email fin novembre, à rendre sous 7 jours, puis entretien en décembre pour les candidats présélectionnés
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